【加密演義】用「龍蝦」進行交易：應用邏輯與潛在風險

洪夢澤 HashKey Group高級研究員

自2026年初以來，一款名為OpenClaw（在圈內被戲稱為「龍蝦」）的開源智能體（AI Agent）工具，正悄然越過技術圈的邊界，滲透進各行各業。隨着部署門檻的大幅降低，普通人透過簡單的聊天界面指揮人工智能（AI）完成複雜任務，已經不再是停留在紙面上的概念。

向來對技術和效率極度敏感的金融行業，自然也沒有例外。我們觀察到，從尋求破局的個人投資者到部分機構從業者，越來越多人開始嘗試將這隻「龍蝦」接入自己的賬戶。他們讓其充當私人財富助理，甚至直接在真實市場中以真金白銀執行交易指令，試圖從這波AI浪潮中變現。

當複雜的金融博弈被濃縮進一個可以本地部署的對話框中，狂熱的表象之下，理性的追問隨之而來：把資金交給開源AI去打理，它在瞬息萬變的市場中做出決策的底層邏輯究竟是什麼？更重要的是，在容錯率極低、監管嚴苛的金融領域，這種將交易權交託給機器的做法，又暗藏着哪些可能隨時引爆的風險？

OpenClaw的應用興起

OpenClaw本質為本地運行的智能體，可靈活連接大型語言模型，透過先進的工具調用機制與模組化技能（skills）系統，實現複雜任務的自動化執行。在金融領域，其已被廣泛用於即時行情監測、選股篩檢及量化回測。

一般用戶無需複雜程式設計，僅透過自然語言指令即可驅動AI生成交易策略，顯著降低了技術門檻。這種便利性推動AI從輔助工具向具備自主執行能力的智慧代理轉變，加速數位金融基礎設施的普及。尤其在跨境支付與資產管理場景下，OpenClaw的全天候無間斷運行特性，為中小投資者提供低成本、高效率的分析支援，體現了自主AI賦能普惠金融的初步價值。

智能理財背後的「暗礁」

當前，許多使用者藉助OpenClaw建構演算法交易系統，透過多工具整合能力分析K線（又稱陰陽燭）數據並優化投資組合。該工具支援與外部數據源的深度對接，實現即時市場掃描與風險評估，部分從業者甚至用於模擬盤測試，展現出提升交易效率的潛力。在機構層面，其可輔助數據處理與報告生成，縮短決策周期。然而，這些應用多依賴使用者自行配置，缺乏統一標準，易放大操作偏差。

儘管OpenClaw能力強勁，但AI取得資訊的不穩妥性構成首要隱患。自主AI極易遭受「投毒」攻擊。今年央視「3·15」晚會曝光的「生成式引擎優化」（GEO）亂象，正是典型案例：這是一套針對AI平台的專項內容優化策略。其核心目標在於提升品牌在AI生成答案中的能見度與引用優先順序，使虛構資訊被演算法識別為「可信來源」，並在使用者查詢時獲得優先推薦。這種機制可能導致機構惡意操控AI決策，尤其在金融產品推薦領域，隱患極大。使用者若依賴OpenClaw進行行情分析，極易接收被篡改的「可信」數據，進而引發錯誤交易決策，損害資產安全。

另外，AI在金融領域的無證上崗，是另一重大合規風險。在香港，提供金融服務必須嚴格遵守《證券及期貨條例》，明確要求持有第4類（就證券提供意見）、第5類（就期貨合約提供意見）及第6類（就機構融資提供意見）牌照，方可合法從事相關業務。OpenClaw等自主AI作為非持牌主體，其專業性、判斷深度與風險把控能力均無法得到監管層面的實質保證。QualBench 2025基準測試進一步顯示，當前AI在模擬職業資格考試中的表現仍存在顯著差距，無法達到持牌從業者的專業水平。若任由無牌照AI直接輸出投資建議，不僅公然觸碰監管紅線，更可能引發系統性法律風險、誤導投資者決策，甚至放大市場波動，最終導致消費者權益嚴重受損。

金融決策本質上是一項高度複雜且充滿不確定性的高風險活動，涉及市場動態、總體環境、法律合規及投資者個體風險偏好等多重因素，因此AI必須嚴格定位於輔助角色，由人類進行最終判斷與決策主導。投資、資產配置等核心金融行為應優先尋求持有專業資質的持牌機構或顧問支援，而非輕易依賴OpenClaw等自主AI驅動平台進行自主執行。儘管自主AI在任務執行效率上具有顯著優勢，但其本質上無法承擔任何法律責任或道德後果，一旦發生損失，責任歸屬便陷入真空狀態。監管框架明確要求任何金融服務均需具備完整可追溯性與嚴格問責機制，AI若超越輔助邊界，直接主導或過度影響投資決策，不僅可能誤導廣大普通投資者，還易在市場層面放大波動，甚至對整體金融穩定構成潛在系統性威脅。

因此，使用者應當建立健全的「人機協作」機制，將AI輸出嚴格限定為參考資訊，最終決策權必須始終牢牢掌握在具備專業判斷能力與風險承擔責任的主體手中。

AI在金融行業的未來潛力

金融領域的發展趨勢正轉向可控生成與嚴格監管並重，唯有將AI能力置於監管可控範圍之內，才能真正釋放其價值。未來，權威金融機構有望推出受嚴格牌照監管的AI輔助工具，透過內置審計機制與人類主導流程，為投資者提供安全、可追溯的分析支援。

然而，全自主AI在短期內仍不可取，其難以承擔金融決策中的責任歸屬與系統性風險。若缺乏外部監管約束，自主AI易放大資訊偏差與操作失誤，最終難以成為可靠的金融基礎設施。因此，唯有堅持「監管驅動＋可控生成＋人類主導」的發展路徑，自主AI才能在金融行業實現穩健落地，推動行業向更高效、包容的方向演進，而非成為無序擴張的潛在隱患源頭。